Учебный Lakehouse-стенд (Trino + Spark + Iceberg + MinIO)

Учебный стенд для демонстрации Lakehouse-архитектуры на одном ноутбуке:

• объектное хранилище S3-класса (MinIO),
• движок запросов Trino,
• Spark для batch/ETL и интерактивных экспериментов,
• формат таблиц Iceberg,
• JDBC-каталог (PostgreSQL) для метаданных Iceberg в Trino,
• конфиг Spark, заточенный под работу с Iceberg + S3.

Стенд ориентирован на обучение менти и быструю демонстрацию концепции Lakehouse: разделение storage / compute / catalog без лишней обвязки (Hive Metastore, полноценный Hadoop-кластер и т.п.).

---

Архитектура

graph LR
    subgraph Storage
        M[(MinIO<br/>S3-compatible)]
    end

    subgraph Catalog
        P[(PostgreSQL<br/>Iceberg JDBC catalog)]
    end

    subgraph Compute
        S[Spark 3.5.1<br/>PySpark / SQL]
        T[Trino 478<br/>Iceberg connector]
    end

    S <--> M
    S <--> P
    T <--> M
    T <--> P

Основные идеи:

• Данные (Parquet-файлы + служебные каталоги Iceberg) лежат в бакете MinIO (s3a://lakehouse/warehouse/...).
• Метаданные Iceberg хранятся в PostgreSQL (JDBC-каталог lakehouse).
• Spark и Trino используют один и тот же JDBC-каталог: таблицы, созданные в Spark, доступны в Trino, и наоборот.

---

Быстрый старт

1. Установить Docker и Docker Compose (см. раздел «Требования» ниже).

2. В корне репозитория выполнить:

   docker compose build
   docker compose up -d
   

3. Открыть основные интерфейсы:

   • Trino Web UI: http://localhost:8090
   • MinIO Console: http://localhost:9001
   • JupyterLab (если включён): http://localhost:8888

4. Актуальная структура курса описана в docs/course_program.md.

---

Состав репозитория

• docker-compose.yml — описание всех сервисов стенда:

  • Spark master / worker(ы) на базе кастомного образа spark-iceberg,
  • Trino,
  • MinIO (S3-совместимое хранилище),
  • PostgreSQL под Iceberg JDBC-каталог,
  • (опционально) Jupyter / notebook для PySpark.

• spark/Dockerfile — сборка кастомного образа Spark с зависимостями:

  • hadoop-aws, aws-java-sdk,
  • библиотека Iceberg нужной версии,
  • pyspark, pyarrow и базовый набор инструментов.

• jupyter/Dockerfile — образ JupyterLab на базе Spark-образа.

• spark/spark-defaults.conf — конфигурация Spark для работы с:

  • Iceberg-каталогом lakehouse (тип jdbc, метаданные в Postgres),
  • MinIO через s3a://,
  • расширениями IcebergSparkSessionExtensions.

• src/ — учебные примеры для Spark и Trino:

  • src/spark/cluster_smoke.py — проверка, что кластер жив (Spark master/worker).
  • src/spark/iceberg_smoke.py — Spark создаёт Iceberg-таблицу и читает её.
  • src/spark/iceberg_demo.sql — пример создания Iceberg-таблицы через Spark SQL.
  • src/trino/iceberg_smoke.sql — Trino читает таблицу, созданную в Spark.

• trino/catalog/lakehouse.properties — конфиг каталога Trino lakehouse:

  • коннектор iceberg,
  • jdbc-каталог (PostgreSQL),
  • доступ к MinIO как к S3-хранилищу.

---

Требования

• Docker и Docker Compose.
• Порты по умолчанию должны быть свободны (см. таблицу «Сервисы и порты» ниже).

Сервисы и порты

Сервис	Контейнер	Порт (host → container)	Назначение / UI
Trino	trino	8090 → 8080	Web UI Trino
MinIO API	minio	9000 → 9000	S3 endpoint
MinIO Console	minio	9001 → 9001	Веб-консоль MinIO
PostgreSQL (каталог)	postgres-iceberg	5432 → 5432	Доступ для psql/DBeaver и т.п.
Spark master UI	spark-master	8080 → 8080	Web UI мастера Spark
Spark worker-1 UI	spark-worker-1	8081 → 8081	Web UI первого воркера
Spark worker-2 UI	spark-worker-2	8082 → 8081	Web UI второго воркера (host 8082)
JupyterLab	jupyter	8888 → 8888	JupyterLab с PySpark

---

Сборка и запуск

Все команды в этом разделе выполняются из корня репозитория.

1. Собрать образы

docker compose build

Будут собраны кастомные образы Spark/Jupyter с зависимостями Iceberg, S3A, JDBC-драйвером Postgres и Python-библиотеками.

2. Поднять стенд

docker compose up -d

Что происходит при старте:

• MinIO поднимается с root-пользователем/паролем (по умолчанию смотри в docker-compose.yml, обычно minioadmin/minioadmin), init-контейнер создаёт бакет lakehouse.
• PostgreSQL под каталог Iceberg создаёт БД и пользователя (значения — в docker-compose.yml / .env).
• Trino стартует с каталогом lakehouse, описанным в lakehouse.properties.
• Spark master/worker получают конфиг из spark-defaults.conf (общий JDBC-каталог Iceberg + MinIO).

Проверить статус:

docker compose ps

3. Остановить стенд и очистить данные

Чтобы остановить все сервисы и удалить данные в MinIO/PostgreSQL (Docker volumes), можно выполнить:

docker compose down -v

---

Доступ к сервисам

Trino

Web UI (координатор):

http://localhost:8090

(точный порт см. в docker-compose.yml).

Подключение из контейнера trino:

docker exec -it trino trino \
  --server http://localhost:8080 \
  --catalog lakehouse

Проверка:

SHOW CATALOGS;
SHOW SCHEMAS FROM lakehouse;

MinIO

• Консоль: http://localhost:9001
• S3 endpoint: http://localhost:9000

Учётные данные — MINIO_ROOT_USER / MINIO_ROOT_PASSWORD из docker-compose.yml или .env.

Создай в MinIO бакет lakehouse (если его нет) — данные Iceberg будут храниться именно там.

PostgreSQL (каталог Iceberg для Trino)

Подключение (пример):

psql -h localhost -p 5432 -U iceberg -d iceberg

(имя пользователя, БД и порт уточняются в docker-compose.yml).

Служебные таблицы Iceberg JDBC-каталога (iceberg_tables, iceberg_namespace_properties) создаёт однократный контейнер iceberg-catalog-init. Если база уже запускалась без них, можно переинициализировать вручную:

docker compose run --rm iceberg-catalog-init

Jupyter / notebooks

Веб-интерфейс: http://localhost:8888 (по умолчанию без токена).

• В контейнере монтируется ./notebooks в /opt/work.
• ./src доступен read-only в /opt/src, переменная PYTHONPATH=/opt/src уже установлена — можно импортировать функции из скриптов прямо в ноутбуках.

---

Конфигурация Trino (каталог lakehouse)

Файл lakehouse.properties монтируется в /etc/trino/catalog/lakehouse.properties.

Ключевые параметры:

connector.name=iceberg

# Каталог Iceberg типа JDBC (метаданные в PostgreSQL)
iceberg.catalog.type=jdbc
iceberg.jdbc-catalog.catalog-name=lakehouse
iceberg.jdbc-catalog.driver-class=org.postgresql.Driver
iceberg.jdbc-catalog.connection-url=jdbc:postgresql://postgres-iceberg:5432/iceberg
iceberg.jdbc-catalog.connection-user=iceberg
iceberg.jdbc-catalog.connection-password=iceberg
iceberg.jdbc-catalog.schema-version=V1

# Хранилище файлов Iceberg – S3 (MinIO) через hadoop-клиент
iceberg.file-system.type=hadoop
fs.native-s3.enabled=true

s3.endpoint=http://minio:9000
s3.region=us-east-1
s3.path-style-access=true
s3.aws-access-key=minioadmin
s3.aws-secret-key=minioadmin

Что это даёт:

• Trino хранит метаданные Iceberg в PostgreSQL (таблицы каталога, снапшоты, манифесты и т.п.).
• Файлы данных лежат в MinIO, в бакете lakehouse, к которому Trino ходит по s3:///s3a:// через S3-клиент.

Пример создания схемы и таблицы из Trino:

-- Схема в каталоге lakehouse (метаданные в PostgreSQL)
CREATE SCHEMA lakehouse.default;

-- Таблица Iceberg с данными в s3://lakehouse/default/test_table/
CREATE TABLE lakehouse.default.test_table (
    id   bigint,
    name varchar
);

---

Конфигурация Spark (spark-defaults.conf)

spark-defaults.conf монтируется в /opt/spark/conf/spark-defaults.conf в контейнеры Spark.

Ключевые моменты:

# Iceberg Spark extensions
spark.sql.extensions=org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions

# Каталог Iceberg для Spark (JDBC, метаданные в Postgres)
spark.sql.catalog.lakehouse=org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog
spark.sql.catalog.lakehouse.catalog-impl=org.apache.iceberg.jdbc.JdbcCatalog
spark.sql.catalog.lakehouse.uri=jdbc:postgresql://postgres-iceberg:5432/iceberg
spark.sql.catalog.lakehouse.jdbc.user=iceberg
spark.sql.catalog.lakehouse.jdbc.password=iceberg
spark.sql.catalog.lakehouse.jdbc.driver=org.postgresql.Driver
spark.sql.catalog.lakehouse.warehouse=s3a://lakehouse/warehouse
spark.sql.catalog.lakehouse.default-namespace=default

# S3/MinIO через s3a
spark.hadoop.fs.s3a.endpoint=http://minio:9000
spark.hadoop.fs.s3a.access.key=minioadmin
spark.hadoop.fs.s3a.secret.key=minioadmin
spark.hadoop.fs.s3a.path.style.access=true
spark.hadoop.fs.s3a.impl=org.apache.hadoop.fs.s3a.S3AFileSystem
spark.hadoop.fs.s3a.connection.ssl.enabled=false

Важно: Spark и Trino используют единый JDBC-каталог lakehouse: метаданные лежат в Postgres, данные — в MinIO. Таблица, созданная в Spark, видна в Trino без дополнительной настройки.

Пример создания таблицы из Spark:

from pyspark.sql import SparkSession

spark = (SparkSession.builder
         .appName("lakehouse-demo")
         .getOrCreate())

# Каталог lakehouse указан явно
spark.sql("""
    CREATE TABLE lakehouse.default.spark_table (
        id   BIGINT,
        name STRING
    )
    USING iceberg
""")

spark.sql("INSERT INTO lakehouse.default.spark_table VALUES (1, 'Alice'), (2, 'Bob')")

Файлы окажутся в s3a://lakehouse/warehouse/default/spark_table/.

---

Типовой учебный сценарий

1. Поднять стенд (docker compose build, затем docker compose up -d).
2. Создать бакет lakehouse в MinIO Console (если ещё нет).
3. Создать таблицу из Spark, записать туда данные, показать дерево файлов Iceberg в MinIO (data/manifest/metadata).
4. Прочитать ту же таблицу из Trino (проверка общего каталога).
5. Создать таблицу из Trino и прочитать её из Spark.
6. Обсудить архитектуру: Postgres хранит метаданные Iceberg, MinIO — данные, Spark/Trino — compute.

---

Smoke-тесты Spark → Trino

Быстрая проверка, что таблица, созданная в Spark, читается в Trino через общий JDBC-каталог.

1. Убедиться, что стенд запущен: docker compose up -d.

2. Скопировать скрипты внутрь контейнеров:

   docker compose cp src/spark/iceberg_smoke.py spark-master:/tmp/
   docker compose cp src/trino/iceberg_smoke.sql trino:/tmp/
   

3. Выполнить smoke из Spark:

   docker compose exec spark-master /opt/spark/bin/spark-submit /tmp/iceberg_smoke.py
   

   Скрипт создаст lakehouse.default.spark_trino_smoke, вставит строку 1, from_spark и прочитает её.

4. Прочитать ту же таблицу из Trino:

   docker compose exec trino trino --file /tmp/iceberg_smoke.sql
   

   В выводе должны быть строки spark_trino_smoke в списке таблиц и 1, from_spark в результате выборки.

5. Очистка (опционально):

   docker compose exec spark-master /opt/spark/bin/spark-sql -e "DROP TABLE IF EXISTS lakehouse.default.spark_trino_smoke"
   

---

Дальнейшее развитие

Планируемые/возможные расширения:

• Подключить Airflow и запускать Spark-job’ы поверх этого же Lakehouse.
• Вынести настройки (MINIO_ROOT_USER, ICEBERG_*, POSTGRES_*) в .env с шаблоном для студентов.
• Добавить отдельные каталоги Trino (например, hive, tpch) для демонстрации федеративных запросов.
• Добавить пример интеграции с BI-инструментом (DBeaver/Metabase/Superset) поверх Trino.

Актуальная структура курса описана в docs/course_program.md. Старый HOWTO сохранён как архивный материал в docs/archive/legacy_howto.md.

---

Лицензия

Материалы этого репозитория лицензированы на условиях Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
См. файл LICENSE или https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.